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腭裂术后腭咽闭合不全患者声门塞音自动识别
1
作者
谭洁
何凌
+3 位作者
唐铭
郑谦
尹恒
郭春丽
《计算机工程与设计》
北大核心
2016年第8期2264-2270,共7页
通过对腭裂语音声门塞音的研究,提出基于频谱能量加强段、Mel倒频谱系数(MFCC)、频带功率谱、小波信息熵和小波包信息熵特征参数的腭裂语音声门塞音自动识别算法。提取的声学特征参数结合K-最近邻(KNN)分类器,实现对腭裂声门塞音的...
通过对腭裂语音声门塞音的研究,提出基于频谱能量加强段、Mel倒频谱系数(MFCC)、频带功率谱、小波信息熵和小波包信息熵特征参数的腭裂语音声门塞音自动识别算法。提取的声学特征参数结合K-最近邻(KNN)分类器,实现对腭裂声门塞音的自动识别。实验结果表明,基于5种声学特征参数的声门塞音检测系统的正确率均达到70%以上,小波信息熵、小波包信息熵均达到近90%的正确率,临界频带功率谱达到近95%的正确率,可为语音师提供有效的临床辅助诊断。
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关键词
腭裂语音
声门塞音
频谱能量加强段
临界频带
小波
小波包
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职称材料
题名
腭裂术后腭咽闭合不全患者声门塞音自动识别
1
作者
谭洁
何凌
唐铭
郑谦
尹恒
郭春丽
机构
四川大学电气信息学院
四川大学
四川大学华西口腔医院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2016年第8期2264-2270,共7页
基金
国家自然科学基金面上基金项目(81371127)
文摘
通过对腭裂语音声门塞音的研究,提出基于频谱能量加强段、Mel倒频谱系数(MFCC)、频带功率谱、小波信息熵和小波包信息熵特征参数的腭裂语音声门塞音自动识别算法。提取的声学特征参数结合K-最近邻(KNN)分类器,实现对腭裂声门塞音的自动识别。实验结果表明,基于5种声学特征参数的声门塞音检测系统的正确率均达到70%以上,小波信息熵、小波包信息熵均达到近90%的正确率,临界频带功率谱达到近95%的正确率,可为语音师提供有效的临床辅助诊断。
关键词
腭裂语音
声门塞音
频谱能量加强段
临界频带
小波
小波包
Keywords
cleft palate speech
glottal stop
spectral energy strengthen segment
critical band
wavelet
wavelet package
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
腭裂术后腭咽闭合不全患者声门塞音自动识别
谭洁
何凌
唐铭
郑谦
尹恒
郭春丽
《计算机工程与设计》
北大核心
2016
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